TorchScale是一款PyTorch库，让研究者和开发者能够更高效、更有效地扩展Transformers。它是为了满足对于大规模数据处理的需求而生的工具，通过使用TorchScale，我们可以在保持高性能的同时，实现Transformers的扩展...

近段时间来，大家在讨论的焦点主要集中在计算瓶颈问题上。这通常意味着创业者们将深入研究找出解决方案。一家新公司正在试图制造专门的Transformer芯片。我们希望这种芯片不仅可以用于推断，还能应用于训练。虽然这...

最新研究中，科研人员引入了一种名为‘聚焦线性注意力’的新方法，使变压器（Transformers）变得更为高效和强大。研究人员设计了新的映射函数和秩恢复模块，旨在在保持计算需求较低的同时，提升模型的性能。这一突破性...

transformer模型帮助机器人看，帮助机器人计划，甚至帮助机器人控制？看起来，变形金刚正在继续吞噬世界，这是谷歌在机器人技术方面的最新尝试，利用强大的预训练模型改善机器人的各种性能。这一新的尝试使得机器人...

近年来，使用变压器生成内容的技术日益流行，但其实这样的技术难以入门，而且更难找到相关的学习资料。好消息是，HuggingFace公司最近推出了一门极好的新课程，详细介绍了如何处理音频数据以及如何训练变压器。这门...

（Transformers）在其激活过程中常常出现数字异常，这一现象被追溯为注意力机制的问题。这篇博文提出了一个修复方案。注意力机制是变形金刚的核心组成部分，对于其性能起着决定性作用。然而，数字异常的出现可能会影...

研究人员已经开发出一种新型的轻量级神经网络，名为RepViT。该网络通过整合轻量级视觉变换器（Vision Transformers）和传统的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）的高效设计元素而形成。这项技术的开发，...

该项目介绍了Video-FocalNet，这是一个有效而高效的视频识别系统，它将Transformer和卷积模型的优点合二为一。Video-FocalNet采用了独特的方法，能够有效地分析视频的局部和全局上下文，这使得它在多个大型数据集上...

Meta最近发布了一种新型模型，该模型的工作原理与GPT系列的解码器仅Transformer相似，都是一次预测一个令牌。然而，如果你将交错的文本和图像视为令牌，这种模型就可以从文本生成图像，反之亦然。更令人惊奇的是，该...

聚焦变换器是一种有趣的检索策略，它使用对比学习来提高key和value的缓存使用。此方法已被证明可相对稳定地扩展到几十万个标记。然而，目前尚不清楚这种方法在大规模应用中的表现如何，或者是否受到其他长期上下文方...